本文關(guān)鍵詞：S-分布時(shí)滯隨機(jī)廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力行為研究

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【摘要】：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks,ANN)是一種模擬人類(lèi)大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)某種智能行為的非線(xiàn)性、自適應(yīng)信息處理系統(tǒng)。在信息領(lǐng)域、自動(dòng)化領(lǐng)域、醫(yī)學(xué)領(lǐng)域、經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域等都有廣泛的應(yīng)用。本文研究了含有S-分布時(shí)滯隨機(jī)廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力行為。主要內(nèi)容如下：首先,簡(jiǎn)介了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的背景知識(shí),國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及本文所需的基礎(chǔ)知識(shí)。隨后,在前人研究的基礎(chǔ)上,運(yùn)用Lyapunov泛函方法,隨機(jī)分析,LaSalle不變?cè)硌芯苛穗S機(jī)廣義細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的均方指數(shù)穩(wěn)定性問(wèn)題,通過(guò)利用仿真實(shí)驗(yàn)證實(shí)了所得結(jié)論的正確性。進(jìn)而,通過(guò)構(gòu)造Lyapunov-Kravsovskii泛函,研究了含有l(wèi)eakage項(xiàng)的S-分布時(shí)滯BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的全局吸引性問(wèn)題。最后,利用Lyapunov-Kravsovskii泛函與隨機(jī)分析技巧,研究了BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在隨機(jī)因素影響下的全局吸引性問(wèn)題,推廣了相關(guān)文獻(xiàn)的結(jié)果。
【關(guān)鍵詞】：S分布時(shí)滯 隨機(jī)分析 Lyapunov泛函 均方指數(shù)穩(wěn)定 全局漸近吸引
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)海洋大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：O175
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-8
• 1 緒論8-14
• 1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)背景與發(fā)展8-10
• 1.2 相關(guān)知識(shí)簡(jiǎn)介10-12
• 1.2.1 S-分布時(shí)滯10
• 1.2.2 Wei ner過(guò)程和Ito定理10-11
• 1.2.3 Lyapunov方法11-12
• 1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容及數(shù)學(xué)背景12-14
• 2 S-分布時(shí)滯隨機(jī)廣義細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的均方指數(shù)穩(wěn)定性14-24
• 2.1 引言14
• 2.2 預(yù)備知識(shí)14-16
• 2.3 主要結(jié)果16-21
• 2.4 仿真實(shí)驗(yàn)21-22
• 2.5 本章小結(jié)22-24
• 3 含有l(wèi)eakage項(xiàng)的S-分布時(shí)滯BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局漸近吸引性分析24-30
• 3.1 引言24
• 3.2 預(yù)備知識(shí)24-25
• 3.3 主要結(jié)果25-28
• 3.4 本章小結(jié)28-30
• 4 含有l(wèi)eakage項(xiàng)的S-分布時(shí)滯隨機(jī)BAM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局漸近吸引性30-38
• 4.1 引言30
• 4.2 預(yù)備知識(shí)30-31
• 4.3 主要結(jié)果31-35
• 4.4 例子35-36
• 4.5 本章小結(jié)36-38
• 總結(jié)與展望38-40
• 參考文獻(xiàn)40-44
• 致謝44-46
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷46
• 發(fā)表的學(xué)術(shù)論文46

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本文編號(hào)：841576